distilrubert-small-cased-conversational

小型化俄语对话模型提升推理速度

模型压缩知识蒸馏 Huggingface 模型俄语模型 Github 开源项目自然语言处理 DistilRuBERT

distilrubert-small-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的小型俄语对话模型。它基于OpenSubtitles、Dirty、Pikabu等多种语料库训练，在保持性能的同时显著提高了推理速度。该模型在分类、命名实体识别和问答等NLP任务中表现出色，同时大幅减小了模型体积，适用于需要高效处理俄语自然语言的应用场景。

Github

Huggingface

介绍相关项目

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度

DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型

DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。

ruBert-base - 专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型

GithubHuggingfacePyTorchTransformersruBert开源项目模型自然语言处理语言模型

ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构，由SberDevices团队开发，采用BPE分词器，词典大小12万token，模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据，是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证，为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。

cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索

DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型

此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased，并经过MS-MARCO数据集优化，专用于俄语信息检索，支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用，也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能，适合需处理俄语复杂文本的用户。

rubert-tiny2-cedr-emotion-detection - 俄语情感识别的多标签分类模型

Adam优化器CEDR数据集GithubHuggingfaceRuBERT多标签分类开源项目情感分类模型

该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调，适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练，学习率为1e-5，批次大小为64。测试结果显示，模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异，AUC平均值为0.8956，F1微平均值为0.9280，可用于多种俄语文本情感分析场景。

distilroberta-base - DistilRoBERTa：轻量高效的英语语言模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型蒸馏自然语言处理语言模型

DistilRoBERTa-base是RoBERTa-base的精简版本,采用与DistilBERT相同的蒸馏技术。模型包含6层结构,768维向量和12个注意力头,总参数量为8200万,比原版减少33%。在保持相近性能的同时,处理速度提升一倍。主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。该模型在英语处理上表现优异,但使用时需注意其可能存在的偏见和局限性。

rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构

GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型

rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构，该模型在80B个token上训练约3轮，序列长度为1024，并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周，使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础，其详细设计和评估已在相关论文中记录。

distilbert-base-cased - DistilBERT：轻量高效的BERT模型，保留核心性能

BERTDistilBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

DistilBERT base model (cased)是BERT base model的轻量版本，通过知识蒸馏技术实现了模型压缩。它在BookCorpus和维基百科上进行自监督预训练，在保持核心性能的同时大幅减小了模型体积，加快了推理速度。这个模型主要用于微调下游NLP任务，如序列分类、标记分类和问答等。在GLUE基准测试中，DistilBERT展现出与原始BERT相当的性能，为需要效率与性能平衡的NLP应用提供了理想选择。

rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比

GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目

此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。

ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制

CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型

ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练，支持2048个token的上下文，并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层，易于使用。在encodechka基准测试中，ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外，它还支持分类任务，并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。

distilhubert - 高效轻量的语音表示学习模型

DistilHuBERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩深度学习自监督学习语音处理

DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型隐藏表示的语音表示学习框架。该模型在保持大部分性能的同时，显著减小了模型体积并提高了运行速度。DistilHuBERT仅需少量训练时间和数据，适用于多种语音处理任务，为个人和设备端语音SSL模型预训练提供了新的可能。模型基于16kHz采样的语音音频进行预训练，可用于多种语音处理应用。

项目侧边栏1

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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天工AI音乐平台支持音乐创作，特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用，帮助他们启动音乐创作，增添生活乐趣，同时发现和分享新音乐。

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